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ORBIT-2 : Mise à l'échelle des modèles exascale de la Fondation Vision pour la réduction d'échelle des conditions météorologiques et climatiques
Created by
Haebom
Auteur
Xiao Wang, Jong-Youl Choi, Takuya Kurihaya, Isaac Lyngaas, Hong-Jun Yoon, Xi Xiao, David Pugmire, Ming Fan, Nasik M. Nafi, Aristeidis Tsaris, Ashwin M. Aji, Maliha Hossain, Mohamed Wahib, Dali Wang, Peter Thornton, Prasanna Balaprakash, Moetasim Ashfaq, Dan Lu
Contour
ORBIT-2 est un modèle de réduction d'échelle climatique évolutif et à super-résolution, développé pour surmonter les limites des observations éparses et des modèles climatiques basse résolution. Pour répondre aux problèmes de généralisation variable et régionale des méthodes d'IA existantes et à la complexité quadratique du Vision Transformer, nous présentons Reslim, une architecture légère qui utilise l'apprentissage résiduel et la régularisation bayésienne, ainsi que l'algorithme TILES, qui réduit la complexité du mécanisme d'auto-attention de quadratique à linéaire. ORBIT-2 s'adapte à 10 milliards de paramètres grâce à 65 536 GPU, atteignant jusqu'à 4,1 exaFLOPS de débit soutenu et une efficacité de mise à l'échelle robuste de 74,98 %. Il prend en charge la réduction d'échelle jusqu'à une résolution globale de 0,9 km et peut traiter des séquences allant jusqu'à 4,2 milliards de jetons. Sur un benchmark à une résolution de 7 km, il a obtenu un score R² de 0,98-0,99 sur les données d'observation, démontrant ainsi une grande précision.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Fournir une technologie de réduction d’échelle climatique à ultra-haute résolution qui surmonte les limites des observations clairsemées et des modèles climatiques à basse résolution.
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Surmonter les limites (généralisation, complexité de calcul) des modèles climatiques existants basés sur l'IA grâce aux algorithmes Reslim et TILES.
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Capable de traiter des données climatiques à grande échelle avec une excellente évolutivité et une vitesse de traitement
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Fournit des résultats de réduction d'échelle climatique de haute précision (R² 0,98–0,99)
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Limitations:
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ÉTant donné la taille du modèle, il nécessite des ressources informatiques importantes pour sa formation et son déploiement.
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Des vérifications supplémentaires sont nécessaires pour garantir qu’elles reflètent pleinement la complexité des phénomènes climatiques réels.
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Des analyses plus poussées sont nécessaires pour déterminer la précision et la fiabilité des résultats de la réduction d’échelle globale à une résolution de 0,9 km.
